【摘 要】
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针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性,进而造成大量光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害,提出一种新的太阳辐射超短期预测方法.该方法通过构建一维卷积神经网络,对多个关键气象变量进行数据融合和特征转换,然后构造双向长短期记忆网络预测模型,实现对未来15 min的太阳总辐照度的超短期预测.实验结果表明,所提出的预测模型相对传统的机器学习方法可有效提高超短期太阳总辐照度的预测精度,且相对持续模型在相对方差上提高了约14％.
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,南京 210037;南京林业大学机械电子工程学院,南京 210037;东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,南京 210096
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针对太阳辐射引起光伏出力的不确定性和波动性,进而造成大量光伏发电并网时对电网稳定性和安全的危害,提出一种新的太阳辐射超短期预测方法.该方法通过构建一维卷积神经网络,对多个关键气象变量进行数据融合和特征转换,然后构造双向长短期记忆网络预测模型,实现对未来15 min的太阳总辐照度的超短期预测.实验结果表明,所提出的预测模型相对传统的机器学习方法可有效提高超短期太阳总辐照度的预测精度,且相对持续模型在相对方差上提高了约14％.
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